Ingénieur Machine Learning (H/F)

Postuler à cette offre Partager cette offre

Offre publiée le 24/03/2025

💼 Offre d'emploi

Type de contrat
CDD - 12 Mois
Durée de travail
35H Possibilité de télétravail (35H Possibilité de télétravail)
Expérience
Débutant accepté
Salaire
Mensuel de 487.0 Euros à 775.0 Euros sur 12.0 mois
Permis demandé
Aucune information

📍 Entreprise

Aucun logo fourni
Employeur
FRANCK
Secteur d'activité
Autres enseignements (Code NAF 85.59B)

Lieu de travail

75 - PARIS 04 (Code postal 75004) Voir sur une carte

Compétences nécessaires

  • Concevoir et gérer un projet

Description de l'offre

Vous contribuerez au développement et à l'optimisation de modèles de Machine Learning et Deep Learning pour des applications innovantes.

Vos missions :

Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning.

Améliorer les performances des modèles existants en optimisant les hyperparamètres.

Mettre en place des pipelines de traitement de données pour assurer la scalabilité des modèles.

Tester et déployer des solutions d'IA dans un environnement cloud.

Collaborer avec des équipes multidisciplinaires pour répondre aux besoins des projets.

Profil recherché :
Vous suivez une formation Bac+4/5 en Intelligence Artificielle, Informatique ou Mathématiques appliquées. Vous maîtrisez Python, TensorFlow, PyTorch et avez des connaissances en développement logiciel et en cloud computing (AWS, GCP, Azure).

Postuler à cette offre Partager cette offre

Identifiant de cette offre d'emploi sur France Travail : 189ZFGY

Libellé ROME de l'offre d'emploi : Data engineer (Code ROME : M1811)

Autre appellation de l'offre : Expert / Experte big data

Offre d'emploi et contenus récupérés en partenariat avec France Travail. Cojob n'est pas responsable des informations fournies.

Offres d'emploi similaires

Offres d'emploi par ville : Paris -  Marseille -  Lyon -  Toulouse -  Nice -  Nantes -  Montpellier -  Strasbourg

© 2025 - Cojob - 20 avenue du Neuhof, 67100 Strasbourg - Contact - Mentions légales - Politique de confidentialité - Flux RSS